AI開発において生まれる知的財産を管理できていない（モデル研究・開発チーム）

AI開発においてはコードよりも学習結果、学習データ、学習のノウハウが知的財産になります。AI開発におけるアセットを登録し、それらの関係性をトレーサブルに管理することでAI開発の再現可能性、品質、効果を最大化することができます。

チームでのコラボレーションに障壁がある（モデル研究・開発チーム）

AI開発はますます大規模化していきます。開発者個人レベルのインサイトを素早くチームにスケールできるかどうかが競争の激しいこの分野での明暗を分けるのです。チームでのコラボレーションの障壁を取り除き、個人に過度に依存しない開発体制を構築しましょう。

オブザーバビリティが低く、アプリケーションの品質改善が難しい（アプリケーション開発チーム）

開発したアプリケーションへの入出力が見えても中のプロセスが見えず、ブラックボックス化してしまうと正確に評価をして自信を持って品質を改善していくことが難しくなってしまいます。

すべてのML実験をトラッキング＆可視化

画像のセグメンテーションの例ではlossやIoUが改善していく様子をリアルタイムかつインタラクティブにモニタリングでき、GPUやCPUの使用状況などのシステムメトリクスも自動的にトラッキング可能です。

実験に関する諸情報も自動的にキャプチャーしてくれます。また、マルチメディア対応のテーブル機能により実験結果から改善につながるインサイトを抽出することも可能です。

ライブレポートでインサイトを共有

W&Bダッシュボードのインタラクティブな機能をそのままにレポートを作成・共有することができます。コメントをつけることもできるので、開発時にどのような議論がなされたかについてのログをとることもできます。

生成AIワークフローで生成されるすべての情報を、実験から評価、本番環境まで整理

すべての入力データと出力データを自動的に記録して独自の評価方法を定義し、さまざまなシナリオでパフォーマンスを測定することができます。モデル、データセットの保存・バージョン管理も同プラットフォーム内で可能なので、アプリケーションの品質改善に繋げることができます。